手写识别第5页

三星i718的优缺点

3.手写识别度高，而且可以同时输入中英文和数字，不用切换。之前我用键盘打字的时候老嫌打字累，换了手写以后感觉好多了。当然如果晃来晃去的

unimoon·2020-09-12 17:46

基于贝叶斯变换的手写识别数字（MFC+Opencv）

基于贝叶斯手写识别的关键还是在于统计学以下是余下全文一、什么是贝叶斯公式P(Wi/X)=P(X/Wi)*P(Wi)/P(X)二、贝叶斯公式和手写识别的关系（解释上述公式）Wi:分类器（相当于数字’0’类

paulPig·2020-08-26 14:57

Tensorflow2.0 神经网络分类-手写识别

1下载数据集frompathlibimportPathimportrequestsDATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_PATH/"mnist"PATH.mkdir(parents=True,exist_ok=True)URL="http://deeplearning.net/data/mnist/"FILENAME="mnist.pkl.gz"ifnot(PATH/FI

dpoerpoiwetiop·2020-08-26 12:36

百度飞桨坚持21天深度学习架构训练营之MNIST手写识别

通过极简方案构建手写数字识别模型在“横纵式”教学法中，纵向概要介绍模型的基本代码结构和极简实现方案加载库#加载飞桨和相关类库importpaddleimportpaddle.fluidasfluidfrompaddle.fluid.dygraph.nnimportLinearimportnumpyasnpimportosfromPILimportImage数据处理#如果～/.cache/paddl

Nancynoha·2020-08-25 17:30

百度飞桨坚持21天深度学习架构训练营之MNIST手写识别之【数据处理】

手写识别之数据处理概述1.读入数据并划分数据集2.训练样本乱序、生成批次数据3.校验数据有效性机器校验人工校验封装数据读取与处理函数概述在工业实践中，我们面临的任务和数据环境千差万别，通常需要自己编写适合当前任务的数据处理程序

Nancynoha·2020-08-25 17:30

百度飞桨坚持21天深度学习架构训练营之MNIST手写识别之【Lenet实现】

目录网络配置输出每一层网络形状训练代码网络配置#导入需要的包importpaddleimportpaddle.fluidasfluidimportnumpyasnpfrompaddle.fluid.dygraph.nnimportConv2D,Pool2D,Linear#定义LeNet网络结构classLeNet(fluid.dygraph.Layer):def__init__(self,num_

Nancynoha·2020-08-25 15:36

关于机器学习，你应该知道的一些落地案例

目前已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、语音和手写识别以及机器人等领域。

AI前线·2020-08-25 07:50

#03 mnist loader

在下手开始正式的工作之前,先要有数据,这里用非常著名的手写识别库http://yann.lecun.com/exdb/mnist/文件格式在官网上有详细说明,非常简单,因此不说太多废话,迅速搞出来当然,

idid1·2020-08-25 00:47

keras搭建cifar-10图像识别模型与MNIST手写识别模型总结

文章目录一、keras介绍二、一般分析思路一、keras介绍相关代码在github上，python3代码链接keras用起来简单。搭建模型方便，Keras其实就是TensorFlow的接口（Keras作为前端，TensorFlow或theano作为后端），它也很灵活，且比较容易学。可以把keras看作为tensorflow封装后的一个API。二、一般分析思路导入MNIST数据集使用序贯模型，导入D

田田天天甜甜·2020-08-24 15:55

Tensorflow快餐教程(12) - 用机器写莎士比亚的戏剧

Keras等高层框架来学习自动生成莎翁的戏剧或者尼采的哲学文章高层框架：TFLearn和Keras上一节我们学习了Tensorflow的高层API封装，可以通过简单的几步就生成一个DNN分类器来解决MNIST手写识别问题

阿里云云栖号·2020-08-24 14:34

机器学习（4）——手写识别系统实例

基本概念利用K-近邻算法对0-9的32*32的黑白数字图像进行归类。基本思路步骤收集数据：提供文本文件；准备数据：编写图像格式转化为可供分类器使用的向量格式的函数代码；分析数据：进行检查数据，确保符合要求；训练算法：此步骤不适用与K-近邻算法；测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，进行测试；使用算法：产生简单的程序，从图像中提取数字，进行数字识别。将图像转化为测试向量将如图所示323

Stefan-0704·2020-08-24 01:06

Tensorflow 快速搭建手写识别网络（含源码、注释清晰，准确率超过98%！）

最近课程要求实现手写识别任务，于是就学习了网络上和已有的相关程序，编写了一份Tensorfliow的手写识别程序，准确率超过98%。之前也写过一份Pytorch版本的代码，有需要的同学也可以自取~。

志远1997·2020-08-23 06:44

Pyorch 快速搭建手写识别网络 LeNet5

Pytorch快速搭建手写识别网络Pytorch是一个十分简洁的神经网络框架，可以快速的构建出需要的机器学习网络。

志远1997·2020-08-23 06:44

NLP小结

这五种处理技术分别可以实现的功能是：分配：文本分类、情感分类；匹配：搜索、问题回答、对话（主要是单轮对话）；翻译：机器翻译，语音识别，手写识别，单轮对话；结构预测：专门识别，词性标注，句法分析，文本的语义分析

广义失真·2020-08-22 23:38

CNN手写识别体识别

如果使用MNIST数据集训练SimpleConvNet，则训练数据的识别率为99.82%，测试数据的识别率为98.96%（每次学习的识别精度都会发生一些误差）。测试数据的识别率大约为99%，就小型网络来说，这是一个非常高的识别率https://github.com/reader-sword/Deep-learning-from-scratch-master源代码在ch07/train_convne

御剑归一·2020-08-22 15:24

从TensorFlow到PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？

现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却

demm868·2020-08-22 12:33

机器学习(八)-基于KNN分类算法的手写识别系统

1项目介绍基于k-近邻分类器(KNN)的手写识别系统,这里构造的系统只能识别数字0到9。数据集和项目源代码难点：图形信息如何处理?

lvah·2020-08-22 12:07

【pytorch实战02】RNN相关算法实现语言模型

在2013-2015年，LSTM在手写识别、语音识别、机器翻译等多个问

mapsnirc·2020-08-22 11:26

数据的获取与准备（笔记一）

一、开源数据集常用数据集：1.PASCALVOC2.COCO3.CIFAR4.MNISTMinist数据集为入门的手写识别数据集，一般作为入门练习用，堪称深度学习的“HelloWorld".Cifar是专门用于分类的数据集

Shaun_J·2020-08-22 03:06

MNIST手写识别逻辑回归（Liner+CrossEntropy(softmax)）

相比于单一的线性分类器liner，用MeanSquareError做损失函数，softmax损失函数能让"大的更大，小的更小"，CrossEntropyLoss里面自带softmax处理datasplitfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandasaspd#loaddatatrain=pd.read_csv(r"../i

xunuo_nwpu·2020-08-22 02:08

Tensorflow编程基础之Mnist手写识别实验+关于cross_entropy的理解

好久没有静下心来写点东西了，最近好像又回到了高中时候的状态，休息不好，无法全心学习，恶性循环，现在终于调整的好一点了，听着纯音乐突然非常伤感，那些曾经快乐的大学时光啊，突然又慢慢的一下子出现在了眼前，不知道我大学的那些小伙伴们现在都怎么样了，考研的刚刚希望他考上，实习的菜头希望他早日脱离苦海，小瑞哥希望他早日出成果，范爷熊健研究生一定要过的开心啊！天哥也哥早日结婚领证！那些回不去的曾经的快乐的时光

Air_2014·2020-08-22 00:12

基于kNN的文本分类原理以及实现

不过SVM的应用很广泛，除了文本分类，比如人脸识别，手写识别，甚至验证码识别都可以搞定。kNN（k最邻近）算法相对而言，就简单得多了。

Coder李海波·2020-08-21 00:38

深度学习（六）

卷积神经网络经典的卷积神经网络LeNet：是较早用于手写识别的神经网络，输入时较小的灰度图片，经过卷积，尺寸不断变小，深度不断加深，最终实现较好的识别；AlexNetVGG16残差块（Residualblock

yeyustudy·2020-08-20 13:08

Tensorflow实践：CNN实现MNIST手写识别模型

转载请注明出处：http://www.jianshu.com/p/904a1a436b46前言本文假设大家对CNN、softmax原理已经比较熟悉，着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上。所以不会对算法进行详细介绍，主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释，并给出最终运行代码。如果对Tensorflow的一些基本操作不熟悉的话，推荐先看下极客学院的这篇文章再回来看本文。数据

WilloLee·2020-08-20 07:50

每天学一点tensorflow——tf.reshape（tensor，shape）

今天学习学习手写识别过程中，突然想对reshape函数深入了解。

小葱抹抹酱·2020-08-20 06:24

2020-08-18

而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是MNIST数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题，比较简单，同时MNIST数据集也很完备。

r️y·2020-08-20 01:48

第一讲——简介

（2）不能手工操作的应用，自动直升机、手写识别、自然语言处理，计算机可视化（3）自适应的程序，电商

SmarterYu·2020-08-19 08:14

CNN实现手写0-9数字识别

CNN实现手写识别本个网络，使用2个卷积层，两个全连接层，卷积层使用的激活函数是relu函数，第一层全连接层使用relu函数进行激活，第二层神经网络使用softmax函数激活。

路人甲aaaa·2020-08-19 07:41

[TensorFlow]入门学习笔记(2)-卷积神经网络mnist手写识别

1.手写识别案例Mnist手写图片识别是TensorFlow的经典案例。

最后一个萨满·2020-08-19 06:01

深度学习入坑（二）----MNIST手写识别

基于R1.5版本的TensorFlow+Anaconda3.6+Win。搞了一天。算是明白是什么流程了。但是还是有很多不懂的地方。深度学习的helloworld好难。关键是训练之后。使用自己的图片测试。几乎全错，让我感觉对的那几次根本就是碰运气。贴代码吧。原英文注释就不去掉了。说的很详细。有个关键类Estimator。训练过程中输出LOG并且保存metadataindexcheckpoint文件。

thinever·2020-08-19 06:31

tensoflow2.0学习笔记——手写识别（MNIST数据）的两种方法，附代码。

学习环境电脑Windows10，环境anaconda3，开发语言Python3.7目标用tensorflow训练MNIST手写数据，并进行测试实现方法（两种方法）一、用tensorflow构建一个基本的神经网络，用于预测手写数字。本例为3层神经网，包括一个输入层，两个隐层，一个输出层。输入数据大小：28*28dpi的手写图片，即（28*28）的二维数组，展平后为长度784的数组。直接上代码，代码后

wenzhp1975·2020-08-19 05:19

keras 全连接手写识别 coursera week2

Exercise2InthecourseyoulearnedhowtodoclassificaitonusingFashionMNIST,adatasetcontainingitemsofclothing.There’sanother,similardatasetcalledMNISTwhichhasitemsofhandwriting–thedigits0through9.WriteanMNIS

一只燃·2020-08-19 05:14

MNIST手写识别（一）

##通过TensorFlow实现SoftmaxRegression，实现手写识别#加载mnist数据fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

weixin_30756499·2020-08-19 04:14

myScript调研，电子手写板使用，纯干货

是不是你想要的，可以先去看下他们的官网介绍https://developer.myscript.com/math最后说一点这个东西现在可是收费的，现在注册之后每月2000个免费请求先介绍一下该库的架构手写识别并

weixin_30273501·2020-08-19 04:34

Nebo Preview - Nebo 手写笔记笔迹识别OCR笔记本安卓移动端版本 apk

NeboPreview-Nebo手写笔记笔迹识别OCR笔记本安卓移动端版本apk下载com.myscript.nebo.previewNebo安卓版（手写识别笔记本）.apk：https://www.lanzous.com

oam1·2020-08-19 03:47

识别简单的数字，字母的手写识别框架

//patternDlg.cpp:implementationfile//#include"stdafx.h"#include"pattern.h"#include"patternDlg.h"#include"Afxwin.h"#include"Afxdlgs.h"#include"winuser.h"#include"Store.h"#include//#define_MBCS#ifdef_DE

尹成·2020-08-18 23:39

python利用h5py模块读取matlab中的mat文件并打印矩阵的数据类型，尺寸，数据

importnumpyasnpimporth5pyimporttensorflowastf##读取训练图片，测试图片，训练标签，测试标签file1=h5py.File('F:\\TensorFlow代码库\\手写识别代码

甄同学·2020-08-18 21:20

机器学习实战（4）—— kNN实战手写识别系统

老板：别休息啦，来加个班，用上次你写的kNN，做一个手写识别系统，训练集和测试集我都发你邮箱了！周日晚上给我！我：（What？？？大周末的，你让我加班，老子不干了！）行

「已注销」·2020-08-17 20:11

CNN实现MNIST手写识别模型

#coding:utf-8importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#importMNIST_data.input_dataasinput_dataimporttime"""权重初始化初始化为一个接近0的很小的正数"""defweight_variable(shape):initial=tf

指尖热度·2020-08-17 15:23

Keras中利用两层卷积神经网络进行mnist手写识别

代码importnumpyasnpnp.random.seed(1337)#forreproducibilityfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flatt

甄同学·2020-08-17 13:39

深入浅出python机器学习_8.3_神经网络实例_手写识别_MNIST数据集的使用

#导入数据集获取工具#fromsklearn.datasetsimportfetch_mldata#加载MNIST手写数字数据集#mnist=fetch_mldata('MNISToriginal')#报错,无法获取,参考:https://blog.csdn.net/Dontla/article/details/99677247#获取scikit数据根目录fromsklearn.datasetsi

Dontla·2020-08-17 11:10

Keras TensorFlow教程：使用自己的数据集进行训练

大多数Keras教程都尝试使用图像分类数据集（如MNIST（手写识别）或基本对象CIFAR-10（基本对象识别））来开启Keras库的基础知识学习。这篇文章将对Keras入门教程进行不同的尝试。

程序媛一枚~·2020-08-16 14:53

CIFAR-10 CNN网络学习（一）

比如对全连接网络来说，MNIST手写识别，每一张图像的输入是28281的大小

大牛眼·2020-08-16 09:00

MNIST手写识别数据调用API（python）

MNIST数据集比较小，一般入门机器学习都会采用这个数据集来训练下载地址：yann.lecun.com/exdb/mnist/有4个有用的文件：train-images-idx3-ubyte:trainingsetimagestrain-labels-idx1-ubyte:trainingsetlabelst10k-images-idx3-ubyte:testsetimagest10k-label

caichao08·2020-08-16 08:16

TensorFlow搭建CNN卷积神经网络

TensorFlow搭建CNN卷积神经网络该教程采用TernsorFlow搭建CNN卷积神经网络，并利用MNIST数据集进行数字的手写识别数据结构mnist原始图片输入，原始图片的尺寸为28×28，导入后会自动展开为

段星星·2020-08-16 08:00

手写识别数字（画板计算器，python，最简单的三层神经网络）

含有五个类，神经网络类、两个类用于实现画板、两个类用于实现计算器。画板识别需要先训练网络后，导出两权重，才能使用。神经网络类importnumpyimportscipy.specialimportmatplotlib.pyplotimportpylabfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datafromPILimportImagec

二丽莎白·2020-08-15 17:56

【2019斯坦福CS224N笔记】（6）RNN和与语言模型

语言建模是许多NLP任务的子组件，特别是那些涉及生成文本或估计文本概率的任务：预测输入、语音识别、手写识别、拼写/语法修正、身份识别、机器翻译

kaijie234·2020-08-15 13:31

使用KNN算法识别数字

KNN算法作为一种重要的分类算法，这里一步步地构造使用k近邻分类器的手写识别系统。为了简单起见，这里构造的系统只能识别数字0到9，参见下图。

dwx2046·2020-08-14 18:10

科大讯飞手写识别

$(function(){//$.ajax({//url:,//type:'GET',//async:true,//dataType:'json',//timeout:7000,//data:{//tel:$('#tel').val(),//pass:$('#pass').val()//},//success:function(data){////},//error:function(error)

胖虎的沉思录·2020-08-14 18:34

YOLOv3在win7环境下的训练

还记得上大学的时候就自己研究过使用BP神经网络完成手写识别，没想到这几年人工智能发展突飞猛进，并开源了很项目，封装好了让诸多码农享福，当初可是一行行写数学公式再转成代码的。。。

毒手药王·2020-08-14 18:56

推荐频道

手写识别